Hur delar man upp träning och test i Python för modeller

Hur delar man upp träning och test i Python för modeller

Att dela upp träning och test i Python är en avgörande del av processen för att bygga och utvärdera maskininlärningsmodeller. När vi tränar en modell vill vi säkerställa att den inte bara passar den data vi använder för träning, utan också att den generaliserar bra på ny, osedd data. Detta görs genom att dela vårt dataset i två delar: en för träning och en för test. Denna uppdelning hjälper oss att utvärdera modellen på ett rättvist sätt och säkerställer att vi får en mer realistisk bild av hur modellen kommer att prestera i praktiken.

I Python, och särskilt i samband med biblioteken för maskininlärning, som scikit-learn, är det vanligt att använda funktioner som train_test_split() för att hantera denna uppdelning. Genom att använda dessa metoder kan vi enkelt och effektivt dela upp vårt dataset, vilket minskar risken för bias i utvärderingen av våra modeller. I denna artikel kommer vi att gå igenom processen av att dela upp dataset samt betona vikten av att korrekt och noggrant utföra denna uppdelning i våra Python-projekt.

Vad är träning och test?

Träning och test är två centrala begrepp inom maskininlärning. När vi säger träning syftar vi på processen där vi använder en del av vårt dataset för att lära en modell att förutsäga utfall baserat på indata. Under denna process anpassar modellen sina interna parametrar för att minska skillnaden mellan de förutsagda och faktiska utfallen.

Å andra sidan handlar test om att utvärdera den tränade modellen på ny data som modellen inte har sett tidigare. Detta görs för att säkerställa att modellen inte bara har lärt sig mönstren i träningsdata utan också kan generalisera till nya, osedda data. Utan ett korrekt testset kan vi få en överoptimistisk bild av modellens prestanda, eftersom modellen kanske bara har "slått sig till ro" med träningsdatan.

Betydelsen av att dela upp dataset

Att dela upp dataset i tränings- och testuppsättningar är en grundläggande princip inom maskininlärning. Genom att göra detta kan vi undvika överanpassning, där modellen anpassar sig så mycket till träningsdata att den presterar dåligt på nya data. Detta är en vanlig fälla som många som arbetar med modeller kan falla i, särskilt vid arbete med små dataset.

En korrekt uppdelning av dataset gör att vi kan utvärdera och validera våra modeller på ett objektivt sätt. Det handlade inte bara om att få en hög träningens noggrannhet; vi måste också se till att vi kan replikera dessa resultat på testdata. Genom att använda metoden train_test_split() i Python kan vi enkelt och effektivt genomföra denna uppdelning, vilket gör det till en oumbärlig del av vår arbetsflöde för att bygga maskininlärningsmodeller.

Användning av train_test_split()

En av de mest använda metoderna för att dela dataset i Python är train_test_split() som finns i scikit-learn-biblioteket. Den här funktionen gör det möjligt för oss att snabbt dela upp vårt dataset i två delar – en för träning och en för test.

För att använda train_test_split() behöver du först importera nödvändiga bibliotek i din Python-kod. Här är ett grundläggande exempel på hur du kan importera och använda den:

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# Exempeldata
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 0, 1])

# Dela upp data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

I det här exemplet har vi två variabler, X (indata) och y (utdata), och vi delar upp dessa i tränings- och testdata med 20% av datan som testset.

Steg för att dela upp data

Att dela upp data är en process som vanligtvis innebär att följa några enkla steg:

1. Importera nödvändiga bibliotek: Först och främst behöver vi importera train_test_split() från scikit-learn.
2. Preparera datasetet: Identifiera indata och utdata för modellen. Det kan inkludera att hantera saknade värden, kategorisera data eller normalisera funktioner.
3. Anropa train_test_split: Använd funktionen för att dela upp datan i tränings- och testuppsättningar. Specifiera parametrarna som test_size och random_state.
4. Verifiera uppdelningen: Kontrollera att datan har delats som förväntat och att datatyper är korrekta.

Specifikation av parametrar

När vi använder train_test_split() i Python finns det flera viktiga parametrar som vi kan specificera. De mest centrala inkluderar:

• test_size: Denna parameter bestämmer andelen av datan som skall användas som testuppsättning. Det kan anges som ett decimaltal (till exempel 0.2 för 20%) eller som ett heltal (antalet exempel som ska ingå i testsetet).
• train_size: Detta är den motsatta parametern till test_size och kan användas för att definiera storleken på träningsdatans uppsättning.
• random_state: Detta säkerställer att uppdelningen av data är reproducerbar. Genom att ange ett heltal kommer vi alltid att få samma uppdelning av data om vi kör koden flera gånger.
• stratify: Denna parameter gör att vi kan specificera vilken etikett vi vill bevara fördelningen av i uppdelningen, vilket är särskilt viktigt vid obalanserade dataset.

Random_seed och reproducerbarhet

En viktig del av att dela upp träning och test är att säkerställa reproducerbarhet. Genom att använda parametern random_state i train_test_split() kan vi garantera att vår uppdelning av data ger samma resultat varje gång vi kör programmet. Detta är avgörande för att kunna styra och jämföra resultat i olika experiment och hållpunkter i maskininlärningsprocessen, eftersom utan detta kan resultaten variera kraftigt.

Stratify och bevarande av klassfördelning

När vi arbetar med klassificering, är det viktigt att bevara klassfördelningen mellan tränings- och testuppsättningarna. Om datasetet är orimligt fördelat, kan det leda till att modellen blir snedvriden och ger dåliga förutsägelser. Genom att sätta stratify=y i vår anrop till train_test_split(), bevaras fördelningen av klasser i både tränings- och testdata, vilket säkerställer att modellen tränas på en representativ uppsättning data.

Återvändande värden från train_test_split()

Funktionen train_test_split() returnerar fyra huvudvärden efter att ha delat upp datan:

• X_train: Träningsdata för indata.
• X_test: Testdata för indata.
• y_train: Träningsdata för utdata (etiketter).
• y_test: Testdata för utdata (etiketter).

Dessa fyra värden kan enkelt användas för att träna och utvärdera vår maskininlärningsmodell. Genom att hålla dessa uppdelningar åtskilda kan vi vara säkra på att vår modell inte använder testdata under träningsfasen.

Exempel på implementering

Låt oss nu titta på ett konkret exempel där vi använder train_test_split() i ett maskininlärningsprojekt. I detta exempel kommer vi att bygga en enkel klassificeringsmodell med hjälp av Iris-datasetet, som är ett välkänt dataset som används för att bevisa maskininlärningstekniker.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Ladda Iris datasetet
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Dela upp datasetet
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)

# Träna en Random Forest-modell
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# Gör förutsägelser
y_pred = model.predict(X_test)

# Utvärdera modellens prestanda
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Modellens noggrannhet: {accuracy}')

I det här exemplet har vi lärt oss hur man delar upp data för att träna och utvärdera en modell i Python. Genom att använda train_test_split() och ett enkelt klassificeringsverktyg kan vi snabbt se hur väl modellen presterar på testdata.

Utvärdering av modellens prestanda

En avgörande del av processen när vi testar och tränar split i Python är att utvärdera modellens prestanda. Även om vi kan få ≠> en uppfattning om hur bra modellen fungerar genom noggrannhet, finns det många andra metoder som också kan användas, beroende på typen av problem vi försöker lösa.

• Konfusionsmatris: Ger en detaljerad bild av hur många förutsägelser som klassificeras korrekt eller felaktigt.
• Precision och recall: Värden som visar hur bra modellen identifierar positiva resultat i datasetet jämfört med falska positiva och falska negativa.
• F1-poäng: En kombination av precision och recall, vilket ger en enskild poäng för att mäta modellen.

Genom att använda dessa tekniker kan vi få en mer djupgående förståelse för hur vår modell presterar och var den kan förbättras.

Slutsats

Att dela upp träning och test i Python är en grundläggande och viktigt del av maskininlärningsprocessen. Genom att använda metoden train_test_split() kan vi enkelt och effektivt hantera detta, vilket ger oss en rättvis utvärdering av våra modeller. Med rätt uppdelning och parametrisering kan vi säkerställa att våra modeller inte bara lär sig datan, utan också kan generalisera och prestera bra när de möter ny data. I framtida projekt är det avgörande att alltid tänka på hur vi hanterar uppdelning av data och att vi använder de nödvändiga verktygen som Python erbjuder för att uppnå bästa möjliga resultat.

Vanliga frågor (FAQ)

Vad är skillnaden mellan träning och testuppsättning?

Träning är den del av datan som används för att lära modellen, medan test är den del som används för att utvärdera hur bra modellen fungerar på osedda data.

Hur kan jag garantera reproducerbarhet i mina experiment?

Genom att använda parametern random_state i train_test_split() kan du säkerställa att samma uppdelning av data skapas varje gång programmet körs.

Vad händer om jag inte stratifierar min uppdelning?

Om du inte stratifierar kan du riskera att få en skev fördelning av klasser i antingen tränings- eller testdatasetet, vilket kan leda till att modellen presterar sämre.

Kan jag dela upp flera dataset samtidigt?

Ja, det är möjligt men kräver lite extra uppsättning av koden. Du kan använda train_test_split() flera gånger eller bygga en egen funktion för att hantera det.

Hur mycket data bör jag använda för testsetet?

En allmän regel är att använda mellan 20-30% av datan för testsetet, men detta kan variera beroende på datasetets storlek och komplexitet.

Genom att förstå och korrekt använda metoden train_test_split() i dina Python-projekt kan du uppnå mer pålitliga och noggranna resultat i din maskininlärning. Glöm inte att alltid tänka på uppdelningen av dina dataset och hur det kan påverka modellens prestation.

Tack för att du läste vår artikel, du kan se alla artiklar i våra webbkartor eller i Sitemaps

Tyckte du att den här artikeln var användbar? Hur delar man upp träning och test i Python för modeller Du kan se mer här Elektronik.